Recursion详解自动化DMTL化学平台
Recursion在平台系列第7篇中介绍其自动化化学平台：候选分子在计算机设计后直接进入自动化DMTL实验室，可规模化执行多步药物化学合成，并自动完成后处理、纯化与数字化样品追踪。其自研AI智能体还协助科学家规划高效合成路线；公司称因设计、合成、测试在同一集成系统内完成，消除了团队间数据交接的摩擦与时间损耗。
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RecursionAI 评分3838
RecursionAI 评分3838 Recursion 详解其 AI 药物设计平台流程
Recursion 的药物设计高级副总裁 Donovan Chin 介绍，其 AI 原生引擎可在约一天内跑完一轮计算设计循环，将数百万分子快速筛选为可合成的高质量候选短名单。流程先用 Nesso-1 等 3D 结构模型评估结合亲和力，再整合 ADME、效力、模拟与 AI 逆合成等数百个模型，使化学家能探索全新化学空间并预测合成路线。公司称这些分子不仅在计算上有前景，而且在送实验室前即可实际合成。
RecursionAI 评分4040 Recursion：合成约300个化合物推进候选分子
Recursion称其各项目在仅合成约300个化合物后即推进了高质量新候选分子，比行业平均少约90%。其AI原生引擎已产出逾10个开发候选分子，设计依托整合数百个机器学习与物理模型的Centaur平台，从靶点性质出发做生成式从头设计，并通过计算与实验的持续反馈循环迭代更新模型。
RecursionAI 评分2525 Recursion如何用实验验证AI预测靶点
Recursion在平台系列第四部分中说明，其基础模型提出潜在靶点后，会进入逐步加严、针对具体疾病的验证级联，在实验台上对计算发现进行降风险。公司称最终可证明模型预测的生物学与实验室观察到的物理现实一致，并以全球药企合作伙伴内部项目的高标准测试这些靶点。
Valence Labs 官网资讯精选AI 评分7272 Valence Labs 发布全原子显式溶剂玻尔兹曼采样模型 AquaGen
Valence Labs 发布 AquaGen，称其为首个全原子、显式溶剂、考虑周期性边界条件的生成模型，可从玻尔兹曼分布生成分子构型。该模型用 3D 图神经网络将噪声转为药物分子与水的全原子三维排布，再以力场评估能量、以灰盒方式计算绝对水合自由能，约需数百个样本即可获得相对 MD 参考约 1 kcal/mol 误差的结果，速度约为 MD 的 10 倍。
推荐理由：介绍首个全原子显式溶剂玻尔兹曼采样模型，说明其相对分子动力学的速度与误差权衡。